我有以下 numpy 数组:
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3,4,2000],
[5,6,7,8,2000],
[9,0,1,2,2001],
[3,4,5,6,2001],
[7,8,9,0,2002],
[1,2,3,4,2002],
[5,6,7,8,2003],
[9,0,1,2,2003]
])
我理解np.sum(arr, axis=0)
来提供结果:
array([ 40, 28, 36, 34, 16012])
我想做的(没有 for 循环)是根据最后一列的值对列求和,以便提供的结果是:
array([[ 6, 8, 10, 12, 4000],
[ 12, 4, 6, 8, 4002],
[ 8, 10, 12, 4, 4004],
[ 14, 6, 8, 10, 4006]])
我意识到没有循环可能会有些困难,但希望最好...
如果必须使用 for 循环,那将如何工作?
我尝试了 np.sum(arr[:, 4]==2000, axis=0)
(我将用 for 循环中的变量替换 2000
),但是它给出了 2
最佳答案
您可以使用 np.diff
的巧妙应用在纯 numpy 中执行此操作和 np.add.reduceat
. np.diff
将为您提供最右侧列发生变化的索引:
d = np.diff(arr[:, -1])
np.where
会将您的 bool 索引 d
转换为 np.add.reduceat
期望的整数索引:
d = np.where(d)[0]
reduceat
也希望看到零索引,并且所有内容都需要移动 1:
indices = np.r_[0, e + 1]
使用 np.r_
这里比np.concatenate
方便一点因为它允许标量。然后总和变为:
result = np.add.reduceat(arr, indices, axis=0)
这当然可以组合成一行:
>>> result = np.add.reduceat(arr, np.r_[0, np.where(np.diff(arr[:, -1]))[0] + 1], axis=0)
>>> result
array([[ 6, 8, 10, 12, 4000],
[ 12, 4, 6, 8, 4002],
[ 8, 10, 12, 4, 4004],
[ 14, 6, 8, 10, 4006]])
关于python - Numpy:条件总和,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50121980/